{ "item_title" : "А", "item_author" : [" Сенадk", "Цастеl "], "item_description" : "Обнаружение особенностей дорог на снимках дистанционного зондирования имеет решающее значение для поддержания актуальной и надежной дорожной сети, необходимой для транспорта, планирования чрезвычайных ситуаций и навигации. Несмотря на то, что сверточные нейронные сети показали перспективность в автоматизации этого процесса, существующие методы часто идут на компромисс между точностью и сложностью. Цель данного исследования - разработать точный метод выделения дорог без ущерба для вычислительной эффективности. Мы предлагаем нейронную сеть для семантической сегментации, сочетающую трансферное обучение и U-сетевую архитектуру с минимальной сложностью. Для повышения качества результатов используются методы постобработки. Наш метод достигает оценки F1 0,83 и точности 95,57 %, превосходя другие модели на Массачусетском наборе данных. Этот подход демонстрирует превосходную производительность и меньшую сложность сети по сравнению с существующими методами.", "item_img_path" : "https://covers4.booksamillion.com/covers/bam/6/20/777/350/6207773500_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "47.00", "online_price" : "47.00", "our_price" : "47.00", "club_price" : "47.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }

Overview

Customers Also Bought

Details